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下三角行列式权威发布_下三角行列式怎么计算(2024年11月精准访谈)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：观点更新日期：2024-11-28

下三角行列式

LLM偏爱Decoder？原因在这！最近读了苏神的文章，关于LLM（Language Model）的架构选择，觉得有必要再复述一遍，加深理解。GPT（Generative Pre-trained Transformer）是典型的Decoder-only架构，而Google提出的T5模型则是Encoder-Decoder架构。简单来说，Encoder负责处理输入，Decoder负责处理输出。首先，Decoder-only架构的Encoder和Decoder都是单向注意力，而且可以共享参数，这使得它的参数量相对较少。而Encoder-Decoder架构的Encoder是双向注意力，Decoder是单向注意力，不共享参数，因此参数量是Decoder-only的两倍。这就意味着，我们不能简单地说T5的优势是因为将输入的注意力从单向改为双向带来的，因为没有控制变量（即参数量）。那么，为什么“输入部分的注意力改为双向不会带来收益”呢？这涉及到Attention矩阵的概念。Attention矩阵一般是由一个低秩分解的矩阵经过softmax得到。由于低秩分解降低了计算复杂度，但也导致了表达能力的下降。Decoder-only架构的Attention矩阵是一个下三角阵，由于softmax的存在，其对角线必然都是正数。而三角阵的行列式等于它对角线元素之积，所以它的行列式必然是正数，即Decoder-only架构的Attention矩阵一定是满秩的，满秩则代表更强的表达能力。改为双向反倒不如单向（Encoder-Decoder架构的Attention矩阵为正方形，此时不一定满秩）。苏神在面试题标答中指出：【LLM之所以主要都用Decoder-only架构，除了训练效率和工程实现上的优势外，在理论上是因为Encoder的双向注意力会存在低秩问题，这可能会削弱模型表达能力。就生成任务而言，引入双向注意力并无实质好处。而Encoder-Decoder架构之所以能够在某些场景下表现更好，大概只是因为它多了一倍参数。所以，在同等参数量、同等推理成本下，Decoder-only架构就是最优选择了。】苏神真是太强了！𐟒ꀀ

𐟓š线代期末速成秘籍𐟒ኰŸ”二行列式计算：公式和技巧 𐟔三角形行列式：上三角和下三角的求解方法 𐟔范德蒙行列式：特点与求解公式 𐟔余子式与代数余子式：定义和计算方法 𐟔拆和法与拉普拉斯公式：行列式的计算技巧 𐟔矩阵的乘法与性质：矩阵相乘的规则和性质 𐟔抽象矩阵求逆矩阵：方法与步骤 𐟔数字型矩阵求逆矩阵：具体实例与解析 𐟔矩阵的秩：定义与计算方法 𐟔判别向量组的线性相关性：方法与实例 𐟔齐次方程组的基础解系与通解：求解步骤与解法 𐟔非齐次方程组的求解：特解与通解的求法 𐟔带参数方程组的求解：参数对解的影响掌握这些技巧，线代期末轻松过关！𐟎‰

𐟓š线性代数精华知识点速览 𐟔 探索线性代数的奥秘，这些知识点你必须掌握！ 1️⃣ 行列式 𐟧 逆序数与行列式定义 - 行列式性质：转置、互换、提公因式等 - 上（下）三角、副对角线行列式求值 - Laplace展开式与范德蒙德行列式 2️⃣ 矩阵运算 𐟒𛊭 矩阵乘法注意事项与技巧 - 矩阵的逆与初等变换 - 矩阵的秩与伴随矩阵的性质 - 分块矩阵的乘法与求逆 3️⃣ 向量运算与线性表示 𐟌𑊭 向量的内积、长度与正交定义 - 线性组合与线性表示的充要条件 - 线性相关与线性无关的判断与充要条件 𐟒ᠨ🙤𚛧Ÿ娯†点是线性代数的核心，掌握它们将助你轻松应对考试！加油哦！𐟌Ÿ

行列式的解法大揭秘 𐟑𘰟“š 行列式的计算可是高等代数里的重头戏。今天，我就来给大家分享一下行列式解法的那些事儿，让你在数学考试中如鱼得水！行列式的解法分类 𐟔 首先，行列式的解法大致可以分为三个板块：一般解法、特殊解法和特殊行列式的解法。听起来有点绕，但别急，咱们一一来看。一般解法：三角化法、特征值法、代数余子式法 𐟓 一般解法主要有三种：三角化法、特征值法和代数余子式法。三角化法：这个方法的核心就是把行列式变成上三角或下三角形式，然后轻松求解。特征值法：通过求矩阵的特征值和特征向量来解行列式，虽然有点绕，但有时候非常有效。代数余子式法：这个方法有点暴力美学，直接把行列式展开成代数余子式，然后逐项计算。特殊解法：加边法、拆分法、递推法、数学归纳法、函数法、打洞原理法、拉普拉斯定理法 𐟛 ️ 这些方法听起来有点奇奇怪怪的，但它们在特定情况下可是非常实用的。加边法：给行列式加边，变成一个更容易处理的形式。拆分法：把行列式拆分成几个小部分，分别求解。递推法：通过已知的行列式递推出新的行列式。数学归纳法：用数学归纳法来证明一些行列式的性质。函数法：把行列式当成一个函数来处理，求导或积分。打洞原理法：这个方法有点神秘，但它在某些情况下非常有效。拉普拉斯定理法：利用拉普拉斯定理来简化行列式的计算。特殊行列式：循环行列式、类对角形行列式、箭形行列式和范德蒙行列式 𐟎这些特殊行列式有它们自己的解法，比如：循环行列式：通过循环性质来简化计算。类对角形行列式：利用类对角形的性质来求解。箭形行列式：把行列式变成箭形，然后逐项计算。范德蒙行列式：利用范德蒙定理来简化计算。小结 𐟓 通过以上对行列式解法的归纳探究，咱们可以在计算行列式时选择合适的解法进行计算，从而解决各种数学问题。希望这些方法能帮到你们，让你们在数学考试中取得好成绩！加油，数学小达人们！𐟒ꀀ

教育心得分享：复盘与超越④ 最近在复习教育学的各种知识点，真是又爱又恨啊！𐟘… 来给大家分享一下我的复盘心得，希望能帮到同样在奋斗的你们。函数大小比较：T3 这个题目其实挺常规的，但我在做的时候太复杂化了。后来发现，考试的时候直接任取一个区间上的点代入，省时省力。抽象矩阵行列式计算：T6 这道题我错在了AB=O，r(A)+r(B)≤n，(AB)=4*3，n=4！其实应该根据关系式推出A的特征值，然后计算行列式。带参数无穷积分计算：T12 这个题目真是难到爆！我几乎没见过这种类型的题。后来发现有两种方法可以解决：方法一：变量代换(ex＝t)；倒代换(t＝1/u)。积分计算与积分字母无关，列出等式。方法二：三角换元：t＝tanu，切换弦(分子分母同乘cosu)；区间再现，消掉参数€‚ 方法三：利用ex和e-x互为倒数，令x＝-t；分子分母有理化，-t消为t。中心思想就是对积分作各种变换，最终消掉参数€‚ 抽象定积分求原函数：T14 这道题简直让我崩溃！技巧性太强了，做不出来。后来发现有两种方法：方法一：对f'进行分部积分不可取，因而对f进行分部。观察式子，凑完全平方，得出等式。方法二：观察式子，凑完全平方，得出等式。抽象函数求极限：T17 这道题我用无穷小的形式做错了，得出的是高阶无穷小是二阶的，分母是四阶的（不严谨）。后来发现有两种方法：方法一：用拉格朗日中值定理，凑导数定义。方法二：用洛必达法则（洛到一阶导数，二阶凑导数定义）。证明级数收敛性：T20 这道题有两个小问，第一问有连续导数，存在最大值，泰特展开，用绝对值放缩。第二问有两种方法：方法一：用第一问的结论。注意第一问是积分，内部求导才是f(x)，证明一阶连续即可。方法二：用等价无穷小。设内部～ax^p，用洛必达。求矩阵问题：T21 这道题我在考试的时候草稿纸没算完就写进答题卡了，写一半发现全部写错了，真是彻底疯狂！考试的时候一定要注意得出结果了再抄进答题卡！错因是主观臆想A的另一个特征值为2。其实应该设最后特征值为𜌦 𙦍𙥾向量正交，得出最后一个特征向量，用QTAQ＝对角阵（简法：谱分解A＝⧱⧱T+⧲⧲T+r⧳⧳T）。或者直接把A设出来，根据和B的关系+实对称矩阵的特征求解合个未知数。分段随机变量求期望：T22 这道题我转换成了联合概率密度求均值。其实也可以用其他方法解决，但这个方法对我来说比较直观。希望这些分享能帮到你们，大家一起加油吧！𐟒ꀀ

线性代数思维导图：行列式与矩阵 𐟓š 线性代数第一章：行列式 𐟔 行列式的定义行列式是一个数值，表示矩阵的线性变换的体积。定义方式：符号确定，偶排列为正号，奇排列为负号。 𐟔 行列式的展开式按行列展开的公式：det(A) = sum(aij*det(Aij))，其中Aij是去掉第i行和第j列的子矩阵。展开式可以按照不同的行或列进行。 𐟔 行列式的性质转置行列式：AT = AD = D。互换两行：行列式变号。两行成比例：行列式为0。两行相等：行列式为0。行列式中某一行所有元素都为0，则行列式为0。 𐟔 行列式的计算方法上三角行列式：选择上三角矩阵，利用高斯消元法计算。下三角行列式：选择下三角矩阵，利用高斯消元法计算。利用拉普拉斯展开法，选择不同的行或列进行展开。 𐟔 行列式的应用克拉默法则：用于解线性方程组，当系数矩阵行列式不为0时，方程组有唯一解。逆矩阵计算：利用行列式计算逆矩阵。特征值与特征向量：利用行列式计算特征值与特征向量。 𐟓š 矩阵的思维导图矩阵的概念与性质。矩阵的运算：加法、减法、乘法、转置等。矩阵的逆运算：求逆矩阵的方法。矩阵的特征值与特征向量。

𐟓š自考线性代数10页速成攻略𐟓– 𐟓š 这次分享的是自考线性代数经管类的速成攻略，适合没有数学基础的小伙伴们。只需十页纸，助你轻松上岸！ 𐟔 第一章行列式 1️⃣ 二阶行列式：D2 = ad - bc 2️⃣ 三阶行列式：D3 = a2a3 - a1a3 + a1a2 - a2a1 3️⃣ 行列式展开定理：D = aiAi + aiAi + ... + aiAi 4️⃣ 上三角和下三角行列式：只需对角线数字相乘即可 5️⃣ 行列式和转置行列式：D = DT 6️⃣ 行列式乘法：kD = k乘行列式中某一行(列)的所有元素 7️⃣ 行列式互换：互换行列式的任一两行(列)，行列式的值改变符号 8️⃣ 行列式拆分：行列式可以按行（列）拆开 9️⃣ 行列式加法：把行列式D的某一行（列）的所有元素都乘以同一个数后加到另一行（列）的对应元素上，所得的行列式仍为D 𐟔Ÿ 行列式简化：利用行列式性质，把原行列式化为上三角（或下三角）行列式再求值 𐟓 知识点总结 1️⃣ 二阶行列式：D2 = ad - bc 2️⃣ 三阶行列式：D3 = a2a3 - a1a3 + a1a2 - a2a1 3️⃣ 行列式展开定理：D = aiAi + aiAi + ... + aiAi 4️⃣ 上三角和下三角行列式：只需对角线数字相乘即可 5️⃣ 行列式和转置行列式：D = DT 6️⃣ 行列式乘法：kD = k乘行列式中某一行(列)的所有元素 7️⃣ 行列式互换：互换行列式的任一两行(列)，行列式的值改变符号 8️⃣ 行列式拆分：行列式可以按行（列）拆开 9️⃣ 行列式加法：把行列式D的某一行（列）的所有元素都乘以同一个数后加到另一行（列）的对应元素上，所得的行列式仍为D 𐟔Ÿ 行列式简化：利用行列式性质，把原行列式化为上三角（或下三角）行列式再求值 𐟌Ÿ 加油，小伙伴们！掌握这些技巧，自考线性代数不再是难题！𐟒ꀀ

23数二真题详解：分享我的答题思路 𐟓š 1. 这道题挺友好的，之前遇到的那种问有几条渐近线的题真是让人头疼。选择题不用浪费时间积出来，直接把间断点代入看看是否连续。BD都连续的话，再算算选项的导数和题目是否一致。这道题我不会，只是觉得yⲨ‚葉š比sinx高阶，结果发现是个难题。受之前模拟卷的影响，以为只要都小于0就一定有界，没认真分析。经典题，间断点处用定义，间断点外直接求导。直接积分，把a的函数算出来，然后求导。没有极值点意味着导数始终＞0或＜0，此题＞0，求二导，二导必须有零点，两个约束条件就都出来了。这题真的很经典了，和06年那道如出一辙。周洋鑫说过，一看到已经平方和平方和的还让求规范型，那肯定是他配方法配错了，拆开重配。四个选项，哪个能同时满足与前两个相关又与后两个相关，也就是行列式都为0，那个就是答案。简单题不多讲了。 t的定义域范围确定x的取值，套公式直接算。隐函数求导问题，比较常规。又是隐函数，居然不搞个参数方程。这道题真的不会，要用拆积分上下限的方法，还要代来代去的，不好想，好题。我直接硬算把a和b求出来，看来是求错了，其实只要通过系数矩阵为0，把系数矩阵按最后一列展开，就能得到这两个行列式的关系了。这题我算了好久，一开始把题看成到原点的距离了，浪费了很多时间，计算量还是不小的。这种带三角函数的驻点问题都是要看2n’Œ2n+1š„情况的。先代几个点大致看一下图形走向，然后直接求，第一问居然最后一步出错，真的不该丢分。一开始把式子写出来想着完了完了这么复杂，极坐标真的能行吗，算几步就会发现柳暗花明又一村，不难的。一开始打算用两次拉格朗日，用完结果会多个2，然后想到泰勒公式，果然让我给做出来了，不过第二问卡了，最后几步有点类似放缩，我最不会放缩了。好简单的线代大题，简单到有点怀疑这真的是这样算的吗。

DSE数学M2核心公式汇总，收藏必看！ 𐟓š【DSE数学M2】核心公式汇总，整理了两天，赶紧收藏！𐟓š 二项式定理 (Binomial Theorem) 三角学 (Trigonometry) 弧度 (Radian) 圆弧与面积 (Arc length & Area) 三角函数 (Trigonometric Functions) 三角恒等式 (Trigonometric Identities) 倍角公式 (Double Angle Formulas) 数学常数e (The Number e) 对数 (Logarithm) 自然对数函数性质 (Properties of natural logarithms) 换底公式 (Change of base) 极限 (Limits) 特殊极限 (Special Limits) 微分 (Differentiation) 三角函数微分 (Differentiation of Trigonometric Functions) 指数函数和对数函数微分 (Differentiation of Exponential Functions and Logarithmic Functions) 不定积分 (Indefinite integration) 基础不定积分 (Basic Indefinite Integrals) 换元积分法 (Integration by Substitution) 分部积分法 (Integration by Parts) 定积分 (Definite Integration) 基础定积分 (Basic Definite Integrals) 奇偶函数积分 (Definite Integration with Odd and Even functions) 积分计算面积与体积 (Area and Volume by Definite Integration) 行列式 (Determinants) 行列式展开 (Expanding Determinants) 行列式规则 (Rules of Determinants) 矩阵 (Matrix) 线性方程式组 (System of Linear Equations) 向量 (Vector) 基本向量法则 (Basic Vector Rules) 内分点 (Point of Division) 向量的性质 (Some Vector Properties) 二维向量 (Vectors in a 2D Coordinates System) 三维向量 (Vectors in a 3D Coordinates System) 向量的点乘 (Dot Product) 向量的叉乘 (Rules of Cross Product) 叉乘的性质 (Some Properties of Cross Product) 叉乘计算面积 (Area by Cross Product) 向量投影 (Projection of vector)

初中数学18个专题知识点全梳理 𐟓š人教版初中数学知识点总结𐟓š 𐟔探索数学的奥秘，我们为你整理了人教版初中数学的所有关键知识点。涵盖了18个专题，让你轻松掌握数学的精髓。无论是复习还是预习，这份总结都是你的得力助手。𐟒ꊊ𐟓–知识点梳理𐟓– 1️⃣ 代数式与方程：掌握代数式的基础知识，理解方程的解法。 2️⃣ 函数与图像：探索函数的性质，绘制函数的图像。 3️⃣ 不等式与不等式组：理解不等式的解法，掌握不等式组的应用。 4️⃣ 三角函数：学习三角函数的定义，掌握三角函数的性质。 5️⃣ 解析几何：探索平面几何的基础知识，理解解析几何的原理。 6️⃣ 立体几何：学习立体几何的基础知识，掌握立体几何的解题技巧。 7️⃣ 概率与统计：理解概率的基本概念，掌握统计的基本方法。 8️⃣ 数学建模：学习如何用数学模型解决实际问题。 9️⃣ 极限与导数：探索极限与导数的基础知识，理解其在数学中的应用。 𐟔Ÿ 复数与三角函数：学习复数的定义，掌握复数与三角函数的关系。 1️⃣1️⃣ 微分方程：探索微分方程的基础知识，理解其在数学中的应用。 1️⃣2️⃣ 矩阵与行列式：学习矩阵与行列式的基础知识，掌握其在数学中的应用。 1️⃣3️⃣ 数学归纳法：探索数学归纳法的基础知识，理解其在数学中的应用。 1️⃣4️⃣ 组合数学：学习组合数学的基础知识，掌握其在数学中的应用。 1️⃣5️⃣ 图论与网络：探索图论与网络的基础知识，理解其在数学中的应用。 1️⃣6️⃣ 微分几何：学习微分几何的基础知识，掌握其在数学中的应用。 1️⃣7️⃣ 数学竞赛：了解数学竞赛的基本知识，提升数学解题能力。 1️⃣8️⃣ 其他专题：涵盖初中数学的所有重要知识点，帮助你全面掌握数学。 𐟒ᦏ示：每个专题都包含详细的知识点梳理和例题解析，让你在掌握知识的同时，提升解题能力。快来一起探索数学的奥秘吧！𐟌Ÿ

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